Animagine XL 3.0とは？活用事例8選を紹介！使い方やアニメ画像を実際に生成した検証結果も解説

Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開。このAIツールを使うことで、テキスト指示から高画質なアニメ画像を、簡単に生成できるんです…！素人でも簡単にアニメーション画像を作れるため、アニメ制作などにも活用できそうです。

例えば、次のようなアニメ画像も、簡単に作れるんです。

1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck, masterpiece, best quality

この記事ではAnimagine XL 3.0の使い方や、有効性の検証まで行います。本記事を熟読することで、Animagine XL 3.0の凄さを実感し、普通の画像生成AIには戻れなくなるでしょう。

ぜひ、最後までご覧ください。

Animagine XL 3.0が更に進化した「Animagine XL 3.1」も公開されました。
下記記事でその性能や使い方をレビューしていますので、チェックしてみてください。
→【Animagine XL 3.1】エヴァのアスカをAIで完璧に描いてみた

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

Animagine XL 3.0とは

Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開しました。その2ヶ月前に、同研究チームは「Animagine XL 2.0」を発表しており、それを「最高のオープンアニメ画像生成モデル」に改良するために、ファインチューニングしたのだとか。

加えて、Stable Diffusion XLをベースに開発されており、以下のようなアニメ画像を生成するのに特化しています。

Animagine XL 2.0について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

【Animagine XL 2.0】解像度が高すぎるアニメ画像を生成できちゃうAIを使って推しの女の子を作ってみた | W… Animagine XL 2.0の概要や使ってみた感想をお伝えします。Animagine XL 2.0は、アニメ風画像を生成できる最新の画像生成AIです。最新の画像生成AIに興味がある方におすすめ…

Animagine XL 3.0のライセンス及び料金体系

Animagine XL 3.0はオープンソースであるため、誰でも無料で利用可能です。

ただ、「Fair AI Public License 1.0-SD」というライセンスのもとで提供されており、モデルの変更を行った場合、その変更と元のライセンスを共有する必要があります。また、変更されたバージョンがネットワーク経由でアクセス可能な場合、他者がソースコードを入手できるようにする必要があります。

利用用途	可否
商用利用
改変
配布
特許使用
私的利用

＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／

Animagine XL 3.0の使い方

Animagine XL 3.0を動かすのに必要なPCのスペック

■Pythonのバージョン

Python 3.8以上

■必要なパッケージ

• diffusers
• invisible_watermark
• transformers
• accelerate
• safetensors

Animagine XL 3.0は以下のGradioのデモページで、簡単に試すことができます。

ANIMAGINE XL 3.0 Gradio Demo Page

今回はGoogle ColabのT4で実行しました。

!pip install -q --upgrade diffusers invisible_watermark transformers accelerate safetensors

import torch
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler

model = "linaqruf/animagine-xl"

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    model,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
    )
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to('cuda')

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

prompt = "face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"
output = "/content/anime_girl.png"

image = pipe(
    prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=12,
    target_size=(1024,1024),
    original_size=(4096,4096),
    num_inference_steps=50
    ).images[0]

image.save(output)
image = Image.open(output)
plt.imshow(image)
plt.axis('off') # to hide the axis

生成結果は、以下の通りです。

かなり精度が高く、しっかりとアニメ調ですね！

ちなみに、30秒くらいで生成できました。

なお、公式ブログによると、以下のようなプロンプト設計がおすすめだそうです。

1boy/1girl, what character, from which series, everything else in random order*

まず最初にキャラの性別、どんなキャラなのか、何のシリーズなのか、それ以降の記述はランダムで、という流れになります。

Stable Diffusionでは画質に関するプロンプトを先に書くことが多いですが、Animagine XL 3.0ではキャラに関する要素を先に書くと良いみたいです。

アニメ画像をそのまま動かすAIツールを知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

WEEL

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Animagine XL 3.0を実際に使ってみた

ここでは、VTuberを作ってみようと思います。

プロンプトを以下の様に変更し、再度実行してみます。

"face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, pink hair, virtual youtuber, playing a game, upper body, beanie, indoors"

結果は以下の通りです。

VTuberにはならなかったですが、「pink hair」や「playing a game」の部分は上手く反映されているようです！

virtual youtuberというよりも、ゲーム配信をするYouTuberっぽくなりましたね。そもそもVTuberの概念がわからないのかもしれません。

AITuberに興味がある方は下記もご覧ください！

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Animagine XL 2.0との性能検証

Animagine XL 3.0は本当に、以前のバージョンのAnimagine XL 2.0よりも進化したのかを検証してみます。
そのために、先ほどと同様のプロンプトを、Animagine XL 2.0にも入力してみます。

結果は下記の通りです。

Animagine XL 3.0はもう一度同じプロンプトで再出力してみましたが、どちらもプロンプトの内容を、うまく捉えられていると思います。

ただ、やはり今回のAnimagine XL 3.0の方が、よりリアルなアニメ画像を生成できるようですね！確かに、前回バージョンよりも進化しているのが分かります。

【アニメ美少女の作成AIツール】Animagine XL 3.0の活用事例8選

ここでは話題になったAnimagine XL 3.0の活用事例を紹介します！活用事例を知ることでAnimagine XL 3.0への理解も深まるので、是非参考にしてみてください。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

モノクロで様々なポーズをとる美少女

カラフルな画像だけでなく、モノクロトーンの美少女画像を作成することも可能です。

このツイートでは、モノクロの画像を作って美少女に様々なポーズを取らせています。漫画の場合、モノクロで描かれることも多いので、用途によってはモノクロの方が良い場面もありますよね。

またこのツイートの作者さんも仰っているように、モノクロで描いた方が上手に表現できることもあるようです。表現方法が多彩になれば、それだけ描くときの自由度も上がるはず。アニメ用の画像だけでなく、様々な場面で活躍しそうですね。

淡いトーンで写真に映る美少女

美少女の本体を描くだけでなく、写真の中に写っている様子を描くこともできます。

このツイートでは、写真立ての中に収められた少女の写真がアップされています。ただ単に美少女の絵を描くだけでなく、こういった表現をすることも可能なんですね。周りに描かれた紫陽花の花も、全体の雰囲気にマッチしています。全体のトーンを統一させながら、様々なシーンにぴったりの絵を描くことができるようです。

2人のアニメ美少女

Animagine XL 3.0は単体の美少女を描くだけでなく、複数の美少女を描くこともできます。

このツイートの例では、2人の美少女が抱き合う様子を描いています。複数の人数を描くことができれば、それだけ表現の幅も広がるはず。また2人を描いても、全体の構成は崩れておらず、一定のテイストも保っています。かなり実用的に使えそうですね。

様々な世界観の中にいる美少女

Animagine  XL 3.0を使えば、幅広いシチュエーション・世界観を美しく表現できます。

こちらのツイートでは複数のモデルを組み合わせて、色鮮やかな表現をされています。いますぐにアニメのワンシーンとして使えそうなほどの、精度の高いクオリティです。美少女の絵だけでなく、背景や周りの環境も、驚くほど繊細に丁寧に描かれているのがわかります。

Animagine  XL 3.0を上手に使いこなすことができれば、今まで絵を描くことが苦手だった人でも、驚くほどのクオリティで画像を作れるようになりそうですね！

芸術的で繊細な絵の美少女

Animagine XL 3.0を使って描かれた、芸術性を感じさせるアニメ画像です。驚くほどのハイクオリティに仕上がっていますね！

この作者さんは、

• Reproduction_LCMv2
• animagine V3
• SD XL – DPO Finetune

といった複数のツールを使いこなして、この絵を描かれたようです。具体的に知りたい方は、以下の記事にまとめられているのでぜひご覧ください。他の絵も掲載されていますが、どれも素晴らしい仕上がりとなっています。

参考記事：Animagine XL V3のマージモデルReprogineの作り方

雰囲気を感じさせる美少女

アニメ風の画像だけでなく、世界観や雰囲気を感じさせる構成にすることも可能です。

このツイートの絵は、髪型や背景・装飾物などに独特の世界観を持たせています。引き込まれるような雰囲気を感じさせますね。漫画やアニメは美しいだけでなく、世界観も重要です。

ジブリやディズニーなども、絵のクオリティだけでなく物語を重要視しています。Animagine XL 3.0はただ美しい少女を描くだけでなく、上手に使うことでそういった世界観を表現することもできそうですね！

シンプルなタッチの美少女

Animagine XL 3.0で、シンプルなタッチのアニメ風美少女を描くこともできます。

複雑で繊細なタッチのものも良いですが、それだけだと汎用性がありません。シンプルに描くことで、漫画の素材など色々な場面で応用が効くようになります。クオリティの高い絵だけでなく、使いやすい普通の絵を仕上げられることも大きな魅力の1つですね！

陰影をうまく使った美少女

光と影をうまく使って、独特のタッチで絵を描くこともできます。

このツイートの例では、放課後の教室に残ってピースをしている少女の絵が描かれています。夕陽が差し込んでいるような風景のクオリティが高いです。

他の絵でも同様ですが、Animagine XL 3.0は光の加減を上手に調整して、魅力的な絵を描いてくれています。感情に訴えかけるような具体的な表現ができることも、大きなメリットになりそうです。

「Animagine XL 3.0の概要、料金、使い方」などについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

【Animagine XL 3.0】誰でも簡単にアニメ美少女の画像を生成できる神AI！使い方や料金、使ってみた感想を紹… 本記事では、テキストプロンプトからアニメ画像を作れる「Animagine XL 3.0」について解説します。AIによるアニメ制作に興味がある方は、必見の内容です。

Animagine XL 3.0でアニメ画像を簡単に量産してみましょう

Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開しました。本モデルは、アニメ画像を生成するのに特化しています。確かに、前回バージョンよりも進化しており、今回のAnimagine XL 3.0の方が、よりリアルなアニメ画像を生成できるようです。

また、モデルやLoRaを自分で選択することはできないですが、アニメ画像だけを生成するという用途に限るのであればStable Diffusionよりも遥かに使いやすいと感じました。

スペックに関しても、無料のGoogleColabのT4でストレスなく画像生成することができたので、ひとまず簡単にアニメ画像を生成したいんだけど・・・と考えている方にぜひ試してみてほしいと思います。

最後に

いかがだったでしょうか？

Animagine XL 3.0を活用すれば、アニメ画像生成の内製化や制作工程の短縮が可能です。自社コンテンツへの生成AI活用を支援します。

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